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本文阐述了数据挖掘的简明历史、数据挖掘的意义和目的、数据挖掘的方法和挖掘平台以及数据挖掘在药物分析中的应用,并对中药指纹图谱的定义、中药指纹图谱的评价方法、中药指纹图谱相关技术的意义及发展现状做了分析和论述。本课题以SQL Server 2005 Busines Intelligence操作平台,用10批次苦碟子注射液的中药指纹图谱多维多息特征参数、实验条件以及药材的基本信息等数据构建了中药指纹图谱的数据仓库,利用近些年发展起来的数据挖掘技术及相关统计算法对10批次苦碟子注射液指纹图谱的37个多维多息特征参数进行挖掘分析。通过SQL Server 2005自带的数据挖掘服务,建立针对中药色谱指纹图谱的"Microsoft决策树”和"Microsoft聚类分析”两种数据挖掘模型。通过对"Microsoft决策树”挖掘模型进行分析,得到对中药指纹图谱评价影响较大的多维多息特征参数及分数,Fr(q), Fr, Ir(q), Ir,∑Ri, N,∑Ai,δ, A_geo, A_avg分数为1.0。通过对"Microsoft聚类分析”挖掘模型进行分析,得到较好苦碟子注射液指纹图谱的参数范围,∑Ai值在12853.6-12923.3范围内,A_geo值在127.6-128.4范围内,A_avg值在476.0-478.6范围内,Ir(q)值在1290.6-1292.4范围内,Fr值在2033.3-2039.8范围内,Fr(q)值在2191.3-2196.0范围内,∑Ri值在279.4-281.3范围内,Ir值在1200.4-1205.1范围内等。这使获得评价苦碟子注射液中药指纹图谱参数成为可能,初步确定较好的苦碟子注射液中药指纹图谱的参数范围,为今后评价苦碟子注射液提供理论依据。同时也为利用计算机技术分析评价指纹图谱、建立标准的指纹图谱提供理论参考和实践探索。